JASP/jaspMachineLearning-QML — Spanish @ Hosted Weblate: Support Vector Machines is a supervised learning algorithm that maps …

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mlRegressionLinear\|	Training Parameters	Parámetros de adiestramiento
mlRegressionLinear\|	Algorithmic Settings	Configuraciones Algorítmicas
mlRegressionNeuralNetwork\|	Feedforward neural networks are predictive algorithms inspired by the biological neural networks that constitute brains. A neuron (node) that receives a signal then processes it and can send signals to neurons connected to it. The signal at a node is a real number, and the output of each node is computed by sending the signal trough the activation function. The number of layers and nodes in the network is intrinsincly linked to model complexity, as high numbers increase the flexibility of the model. ### Assumptions - The target variable is a continuous variable. - The feature variables consist of continuous.	Las Redes Neuronales Feedforward son algoritmos predictivos inspirados en las redes neuronales biológicas que forman los cerebros. Una neurona (nodo) que recibe una señal, a continuación la procesa y puede enviar señales a neuronas conectadas con ella. La señal en un nodo es un número real, y el resultado de cada nodo se calcula enviando la señal a través de la función de activación. El número de estratos y nodos de la red está vinculado intrínsecamente a la complejidad del modelo, puesto que números grandes aumentan la flexibilidad del modelo. ### Supuestos - La variable objetivo es una variable continua. - Las variables de características consisten en variables continuas.
mlRegressionRandomForest\|	Random Forest is a method of regression that creates a set of decision trees that consists of a large number of individual trees which operate as an ensemble. ### Assumptions - The target variable is a continuous variable. - The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables.	El de Bosques Aleatorios es un método de regresión que genera un conjunto de árboles de decisión, que consiste en un número grande de árboles individuales que funcionan como un conjunto. ### Supuestos - La variable objetivo es una variable continua. - Las variables de características consisten en variables continuas, nominales u ordinales.
mlRegressionRegularized\|	Regularized linear regression is an adaptation of linear regression in which the coefficients are shrunken towards 0. This is done by applying a penalty (e.g., ridge, lasso, or elastic net). The parameter λ controls the degree to which parameters are shrunken. ### Assumptions - The target variable is a continuous variable. - The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variables.	La Regresión Lineal Regularizada es una adaptación de la regresión lineal en la que los coeficientes están contraídos hacia 0. Esto se hace aplicando una penalización (e.g. ridge, lasso o red elástica). El parámetro λ controla el grao en el que se contraen los parámetros. ### Supuestos - La variable objetivo es una variable continua. - Las variables de características consisten en variables continuas, nominales u ordinales.
mlRegressionSvm\|	Support Vector Machines is a supervised learning algorithm that maps training examples to points in space so as to maximise the width of the gap between the two categories. New examples are then mapped into that same space and predicted to belong to a category based on which side of the gap they fall. ### Assumptions - The target variable is a continuous variable. - The feature variables consist of continuous, nominal, or ordinal variable	El de Máquinas de Vectores de Soporte es un algoritmo de aprendizaje supervisado que cartografía ejemplos de adiestramiento a puntos del espacio, de modo que se maximice la amplitud de la brecha entre las dos categorías. Los nuevos ejemplos se cartografían entonces en ese mismo espacio, y se predice que pertenecerán a una categoría en base a cual es el lado de la brecha en el que caen. ### Supuestos - La variable objetivo es una variable continua. - Las variables de características consisten en variables continuas, nominales u ordinales.
Description\|	Naive Bayes	Bayes Ingenuo
Description\|	Naive Bayes Classification	Clasificación ingenua de Bayes
ModelOptimization\|	Tree Complexity	Complejidad de árbol
ModelOptimization\|	Enables you to use a user-specified complexity penalty.	Le permite usar una penalización indicada por el usuario, de la complejidad.
ModelOptimization\|	Complexity penalty	Penalización de complejidad

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El de Máquinas de Vectores de Soporte es un algoritmo de aprendizaje supervisado que cartografía ejemplos de adiestramiento a puntos del espacio, de modo que se maximice la amplitud de la brecha entre las dos categorías. Los nuevos ejemplos se cartografían entonces en ese mismo espacio, y se predice que pertenecerán a una categoría en base a cual es el lado de la brecha en el que caen.
### Supuestos
- La variable objetivo es una variable continua.
- Las variables de características consisten en variables continuas, nominales u ordinales.

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